私はサッカーの試合のブックメーカーのオッズにおける市場効率の仮説を検証しようとしています. mlogit パッケージを使用して多項ロジット モデルを推定しました。
モデル: 結果=ログ(P1/Px)+ログ(P2/Px)
ここで、P1 はホームでの勝利の暗黙のブッキー確率、Px は引き分けの暗黙のブッキー確率などです。ドロー (x) は参照カテゴリです。
ここで、次の仮説に対して尤度ベースのテスト (LR、Wald、または LM) を使用したいと考えています。
H0: β1=(0,1,0)、β2=(0,0,1)
つまり、帰無仮説の下では、切片係数は両方の回帰で 0 です。ホームウィンのロジットの係数は、ｙ＝ホームウィンのとき１、ｙ＝アウェイウィンのとき０である。アウェイ勝利のロジットの係数は、y=ホーム勝利のとき0、y=アウェイ勝利のとき1である。
制約付きモデル (H0 モデル) を適合させる方法を理解するのに問題があります。そこから対数尤度を抽出して、LR テストで ML 推定モデルから受け取った同上と比較します。
ここの57ページの指示に従ってみました： https://cran.r-project.org/web/packages/mlogit/vignettes/mlogit.pdf
しかし、update() 関数を使用して H0 モデルを指定する方法がわかりません。出来ますか？
おそらく「オフセット」を使用して、nnet (multinom) パッケージを使用して同等のテストを行う方法を知っている場合は、その方法の説明も非常に高く評価されます。
助けてくれてありがとう！